AIで広告・動画をつくる実例まとめ｜台本・映像・声・審査の制作現場で分かったこと

AIで動画広告を量産する方法｜Kling 3.0とSeedance 2.5を同じ条件で比べた結果と、172本分の台本の作り方

わかること：172本分の台本の設計、人物がぶれないプロンプトの書き方、2つの動画生成AIを同じ条件で比べた結果、費用を抑える作り方

実例の数字：1カットの費用はKling 3.0が7.5クレジット、Seedance 2.5が32.5クレジット。試作1本（28秒）は約70クレジット

縦型UGC広告をAIで再現する方法｜成果の出ている広告を分解する手順と、AIで作れない「画面」の見分け方

わかること：AIで作れるかの4段階の判定、商品の画面がAIで作れない理由、参考広告を数字で分解する項目、修正の往復で分かったこと

実例の数字：参考広告は約31秒で18カット・平均1.62秒。商品名は全体の約38%の地点で初めて出ていた

AIで作った人物が実在の人に似てしまう問題｜原因と広告に使う前の確認手順、「似せて」と頼まれたときの対処

わかること：似てしまう原因、使う前の確認手順、「実在の人に似せて名前を変えて」と頼まれたときの代わりの案、許可の取り方

実例の数字：人物素材を学年・悩み・役で散らして26点用意し、同じ顔の使い回しをやめた

AIナレーションが片言・不自然になる原因と直し方｜原稿の書き方4つと「無音の割合」で選ぶ方法

わかること：片言に聞こえる原因、外れた仮説と当たった仮説、原稿の書き方、無音の割合で自動的に良い読みを選ぶ仕組み

実例の数字：話す速さは1秒あたりの文字数で管理。参考にした広告と私たちの広告で大きな差があった

AI動画の音声を差し替える方法（アフレコ）｜生成音声を消して声を作り直す手順と、直らない問題・声の選び方

わかること：アフレコで直るもの・直らないもの、声を後から付ける手順、声の選び方と費用、字幕の作り方

実例の数字：公開されたAIドラマを測ると、字幕は最大で1秒11字。Higgsfieldの113種類の声のうち日本語向けは2つ

広告審査はAIでどこまでできる？育毛剤の広告142本で人の審査と比べた精度と、自社で始める手順

わかること：広告審査AIと人の判断のずれ、見落としと厳しすぎの原因、ルールの直し方、自社で始める手順

実例の数字：広告142本・人の指摘687件で、4回の目隠しテストを行った

YouTube動画をAIで量産する方法｜スライド×AI音声の制作ライン、ショートの作り方、収益化ポリシーの注意点

わかること：量産型コンテンツなどYouTubeの公式ルール、スライドとAI音声の制作ライン、再生0回を抜けたショートの作り方

実例の数字：ショートは約2,034回と1,206回（平均視聴率66.1%）再生された一方、同じテーマのロングは0〜10回